1.一种外骨骼位置预测与闭环步进控制系统，其特征在于，包括：微控制器单元，用于在单芯片内执行肌电信号采集、神经网络推理、脉冲生成与闭环校正功能；

肌电信号采集单元，连接至微控制器单元，用于从使用者双侧大臂采集表面肌电信号，并对表面肌电信号进行预处理与特征提取，输出数字化肌电特征；

电机位置反馈单元，连接至微控制器单元，用于实时获取闭环步进电机的绝对位置与速度信息；

神经网络运算单元，集成于微控制器单元中，基于CMSIS‑NN库实现一维卷积回归网络，将数字化肌电特征与闭环步进电机的绝对位置与速度信息拼接为多维输入向量，预测外骨骼在下一时刻的三维空间位置增量；

双闭环控制单元，连接至微控制器单元，用于将三维空间位置增量的预测值转换为步进电机控制指令，并结合电机实时位置进行闭环校正，通过预测‑执行并行流水线实现零延迟跟踪控制；

双闭环控制单元包括：

位置环，用于比较位置增量预测值与电机实时位置，生成位置误差信号，并采用PD控制律输出速度参考值；

速度环，用于根据位置误差计算电机脉冲频率的修正量，并采用PI控制律进行限幅处理；

脉冲发生定时器，用于根据修正后的频率生成步进电机驱动脉冲，实现提前进入下一预测位置的控制；

所述系统采用滑动时间窗对肌电信号与电机状态进行缓存与拼接；

滑动窗通过DMA双缓冲机制在SRAM中循环存储；

神经网络运算单元对滑动时间窗内的双侧表面肌电信号，分别计算时域均方根值、过零率及波长，形成6维肌电特征向量；

对电机位置反馈单元获取的实时角度信息进行一阶和二阶差分运算，得到角速度与角加速度，结合角度值形成3维电机动态状态向量；

将6维肌电特征向量与3维电机动态状态向量，以及来自上一控制周期的电机控制量，共同拼接为多维输入向量。

2.如权利要求1所述的外骨骼位置预测与闭环步进控制系统，其特征在于，肌电信号采集单元包括差分放大电路、陷波电路和模数转换电路；

差分放大电路采用低噪声仪表放大器进行信号放大；

陷波电路用于滤除工频干扰；

模数转换电路由外置ADC与微控制器单元内的片上ADC级联构成。

3.如权利要求1所述的外骨骼位置预测与闭环步进控制系统，其特征在于，电机位置反馈单元采用混合式闭环步进电机，混合式闭环步进电机集成磁编码器；

磁编码器通过SPI通信接口向微控制器单元实时反馈电机转子的绝对角度位置数据；

微控制器单元对接收到的绝对角度位置数据进行滤波处理。

4.如权利要求1所述的外骨骼位置预测与闭环步进控制系统，其特征在于，一维卷积回归网络的层级结构依次包括：第一卷积层、第一激活层、第一平均池化层、第二卷积层、第二激活层、第二平均池化层、展平层、全连接层、第三激活层以及输出回归层；

输出回归层的3个节点分别对应外骨骼在空间X、Y、Z三个方向上的位置增量；

一维卷积回归网络在执行前已进行INT8全整型量化。

5.如权利要求1所述的外骨骼位置预测与闭环步进控制系统，其特征在于，神经网络运算单元还用于将三维空间位置增量分别映射为肩、肘、腕关节的角度增量；

对角度增量进行平滑滤波处理；

将平滑处理后的关节角度增量，与由电机位置反馈单元获取的关节当前实际角度叠加，生成各关节的目标跟踪位置送入双闭环控制单元。

6.一种外骨骼位置预测与闭环步进控制方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求

1‑5任一项的外骨骼位置预测与闭环步进控制系统，包括：采集使用者双侧大臂的表面肌电信号；

实时获取闭环步进电机的绝对位置与速度信息；

将滑动窗内的肌电特征与绝对位置与速度信息拼接为多维输入向量；

将滑动窗内的肌电特征与绝对位置与速度信息拼接为多维输入向量的步骤，包括：对滑动时间窗内的双侧表面肌电信号，分别计算时域均方根值、过零率及波长，形成6维肌电特征向量；

对电机位置反馈单元获取的实时角度信息进行一阶和二阶差分运算，得到角速度与角加速度，结合角度值形成3维电机动态状态向量；

将6维肌电特征向量与3维电机动态状态向量，以及来自上一控制周期的电机控制量，共同拼接为多维输入向量；

通过固化于微控制器片内的一维卷积回归网络，推理得到外骨骼下一时刻的三维位置增量预测值；

将位置增量预测值转换为步进电机脉冲指令，并与电机实时位置进行闭环校正，实现对外骨骼运动的零延迟跟踪控制。